如何根据 Python 中的索引时间序列条件将新数据集附加到现有数据集

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何根据 Python 中的索引时间序列条件将新数据集附加到现有数据集

【英文标题】：How to append a new dataset to existing dataset based on index timeseries condition in Python

【发布时间】：2022-01-17 09:24:49

【问题描述】：

我对 python 真的很陌生。请任何人都可以帮助我解决如何根据索引时间序列条件将新数据集附加到现有数据集的问题。 我需要根据时间将 df2 中的每一行添加到 df1，公差

这是我拥有的数据示例

df1

Time	A
01/9/2021 06:50	1
01/9/2021 06:55	2
01/9/2021 07:00	3
01/9/2021 07:05	6
01/9/2021 07:10	3
01/9/2021 07:15	2
01/9/2021 07:20	1
01/9/2021 07:25	2

df2

Time	B
01/9/2021 06:51	0.6
01/9/2021 06:55	0.2
01/9/2021 07:12	0.3
01/9/2021 07:16	0.6

预期结果 它会将 df2 中匹配时间与容差（比如说 4 分钟）的每一行添加到 df1 的行中。

df3

Time	A	B
01/9/2021 06:50	1	0.6
01/9/2021 06:55	2	0.2
01/9/2021 07:00	3	NAN
01/9/2021 07:05	6	NAN
01/9/2021 07:10	3	0.3
01/9/2021 07:15	2	0.6
01/9/2021 07:20	1	NAN
01/9/2021 07:25	2	NAN

非常感谢您的帮助。谢谢你

【参考方案1】：

使用pandas.to_datetime 和pd.Series.dt.round 的一种方式：

df["Time"] = pd.to_datetime(df["Time"])
df2["Time"] = pd.to_datetime(df2["Time"]).dt.round("5min")

new_df = df.merge(df2, on="Time", how="left")
print(new_df)

输出：

                 Time  A    B
0 2021-01-09 06:50:00  1  0.6
1 2021-01-09 06:55:00  2  0.2
2 2021-01-09 07:00:00  3  NaN
3 2021-01-09 07:05:00  6  NaN
4 2021-01-09 07:10:00  3  0.3
5 2021-01-09 07:15:00  2  0.6
6 2021-01-09 07:20:00  1  NaN
7 2021-01-09 07:25:00  2  NaN